Máster en
Analítica de Datos y Modelos Inteligentes
Menos teoría. Más impacto.
Herramientas de vanguardia
Trabaja con las tecnologías y herramientas líderes del sector.
Retos reales
Resuelve casos prácticos y proyectos basados en problemas del mundo real.
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Formación práctica
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Mentor dual: técnico y de carrera
Acompañamiento personalizado para impulsar tu desarrollo profesional.
Plan de estudio
Leveling Up + 8 módulos de Data Science
L0 Leveling Up
- 0.1 Pensamiento lógico y estructuración cuantitativa de problemas.
- 0.2 Programación en Python para análisis y manipulación de datos.
- 0.3 Gestión de datos con SQL y modelado relacional.
- 0.4 Estadística aplicada al análisis empresarial.
- 0.5 Probabilidad, métricas y validación de resultados.
- 0.6 Entorno profesional del Data Scientist y flujos de trabajo analítico.
01 Modelado Predictivo y Machine Learning
- 1.1 Diseño e implementación de modelos supervisados.
- 1.2 Segmentación avanzada y aprendizaje no supervisado.
- 1.3 Evaluación comparativa y selección de modelos.
- 1.4 Optimización y mejora del rendimiento predictivo.
02 Ingeniería de Datos y Arquitecturas Escalables
- 2.1 Diseño de pipelines de datos en entornos productivos.
- 2.2 Procesamiento distribuido y ecosistemas Big Data.
- 2.3 Arquitecturas modernas de almacenamiento y explotación del dato.
- 2.4 Gobernanza, calidad y seguridad de la información.
03 Inteligencia Artificial y Deep Learning Aplicado
- 3.1 Arquitecturas neuronales para modelado complejo.
- 3.2 Procesamiento avanzado de lenguaje natural.
- 3.3 Visión por computador y análisis de datos no estructurados.
- 3.4 Modelos generativos y aplicaciones empresariales.
04 Analítica Estratégica en Áreas Clave del Negocio
- 4.1 Modelización predictiva en marketing y comportamiento del cliente.
- 4.2 Analítica financiera y gestión cuantitativa del riesgo.
- 4.3 Optimización operativa y analítica en cadenas de suministro.
- 4.4 Experimentación y toma de decisiones basada en evidencia.
05 Estrategia del Dato y Creación de Valor Económico
- 5.1 Modelización predictiva en marketing y comportamiento del cliente.
- 5.2 Analítica financiera y gestión cuantitativa del riesgo.
- 5.3 Optimización operativa y analítica en cadenas de suministro.
- 5.4 Experimentación y toma de decisiones basada en evidencia.
06 Liderazgo Técnico y Gestión de Equipos Analíticos
- 6.1 Dirección de equipos de Data Science.
- 6.2 Metodologías ágiles en proyectos analíticos.
- 6.3 Cultura organizacional basada en datos.
- 6.4 Comunicación ejecutiva y visualización estratégica.
07 Industrialización de Modelos y MLOps
- 7.1 Despliegue de modelos en entornos productivos.
- 7.2 Automatización y monitoreo de sistemas predictivos.
- 7.3 Arquitecturas cloud aplicadas a Inteligencia Artificial.
- 7.4 Rendimiento, escalabilidad y resiliencia analítica.
08 Transformación Empresarial Impulsada por Inteligencia Artificial
- 8.1 Diseño de estrategias corporativas basadas en datos.
- 8.2 Reconfiguración de modelos operativos mediante automatización.
- 8.3 Gestión de riesgos algorítmicos y regulación en IA.
- 8.4 Innovación continua en organizaciones data-driven.
Salidas profesionales
Perfil híbrido. Roles de alta demanda.
Dado el perfil híbrido (técnico, estratégico y directivo) que cubre el programa, el alumno estará capacitado para acceder a roles emergentes de alta demanda en el mercado:
Chief Data Officer (CDO).
AI Strategy Manager.
Machine Learning Engineering Lead.
Data Innovation Consultant.
Tech Founder de Startup Data-Driven.
Claustro docente
Nuestros docentes
Profesionales de primer nivel en todas las áreas de la industria tecnológica con experiencia a nivel global.
Rafael Montesinos
Máster universitario en Seguridad, Máster universitario en Profesorado, Grado en Derecho
Doctor en Ingeniería Geomática, especializado en riesgos sísmicos, vulnerabilidad estructural y geomática aplicada.
Xavier Fernandez
Máster en Políticas Públicas y Sociales. Grado en Derecho, en Ciencias Políticas y Administración Pública.
Profesional especializado en inteligencia artificial aplicada y políticas públicas con experiencia en docencia y coordinación de eventos.
Ver perfil
Graciela Soteldo
Bootcamp Python: Inteligencia Artificial, Licenciatura en Citotecnología
Especialista en Inteligencia Artificial aplicada, evaluación de modelos, asistentes inteligentes y Business Intelligence.
Beatriz Magán
Ingeniera Informática y Máster en Inteligencia Artificial, Máster en Administración de Negocios
Ingeniera de software experimentada y directora de Estudios del Grado en Ciencia de Datos e IA en la Universidad Alfonso X El Sabio.
Johnny Meyers
Universidad Alfonso X el Sabio
Profesional especializado en análisis de riesgos sísmicos, vulnerabilidad estructural y geomática aplicada.
Laura Centeno
Doctorando en Bioderecho. Grado en Derecho, en Ciencia Política y Administración Pública
Investigadora jurídica experta en gobernanza de datos, protección de datos, ciberseguridad e I.A.
Roberta Nappi
Máster en Programación y Evaluación de Inversiones Públicas. Licenciada en Relaciones Internacionales
Estratega en marketing digital y docente experta en la adopción de Inteligencia Artificial aplicada al negocio.
Arturo Peralta
Doctor en Ingeniería Informática, Economía y Psicología
Experto en inteligencia artificial y analítica de datos. Ha liderado grandes equipos tecnológicos y dirigido más de 20 másteres universitarios en IA.
Herramientas de referencia
Domina las herramientas más demandadas del mercado
Desarrolla competencias prácticas con las tecnologías que utilizan las empresas líderes.
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Microsoft
Power Platform Fundamentals
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Power BI Data Analyst Associate
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Azure Data Scientist Associate
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Project Management Ready
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